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編輯導(dǎo)語(yǔ)：作為一個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理，除了每天都會(huì)處理的各種產(chǎn)品需求以外，在進(jìn)行業(yè)務(wù)處理的時(shí)候，數(shù)據(jù)分析也是產(chǎn)品經(jīng)理需要掌握的技能；產(chǎn)品經(jīng)理學(xué)會(huì)一些數(shù)據(jù)分析的技能后，對(duì)于之后的產(chǎn)品以及業(yè)務(wù)就能更加得心應(yīng)手；本文作者分享了關(guān)于產(chǎn)品經(jīng)理必備的數(shù)據(jù)分析入門(mén)三技能，我們一起來(lái)了解一下。

脫離了業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分析都是耍流氓，所以在寫(xiě)這篇數(shù)據(jù)分析技能類(lèi)文章之前，我先假定一個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景：某日化類(lèi)電商產(chǎn)品經(jīng)理想要通過(guò)2020年9月份的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，找找看可以從哪些方面降本增效，在月度匯報(bào)的時(shí)候，根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果制定接下來(lái)的戰(zhàn)略方向。

那么根據(jù)這三個(gè)技能要怎么做呢？下面我們一一展示。

01 技能一：取數(shù)

作為一個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理，你可能會(huì)納悶為什么要學(xué)會(huì)取數(shù)？這等小事隨便找個(gè)數(shù)據(jù)組的人去干好了。

這么說(shuō)也沒(méi)錯(cuò)，但是想象一下，你不可能只有這一次的需求，后邊會(huì)遇到各種各樣的需求，諸如：

• 產(chǎn)品上線一個(gè)新功能，想要查看用戶(hù)對(duì)于該新功能的使用情況；
• 數(shù)據(jù)異常值排查，進(jìn)行產(chǎn)品上線前后歸因；
• 新老版本產(chǎn)品，用戶(hù)使用情況數(shù)據(jù)對(duì)比；
• 不同畫(huà)像用戶(hù)對(duì)某功能的滲透情況、功能留存等；
• 不同產(chǎn)品的數(shù)據(jù)報(bào)表需求，監(jiān)控產(chǎn)品數(shù)據(jù)情況。

想要解決這些問(wèn)題，你自以為提取數(shù)需求就一切搞定，然而并不是，你會(huì)遇到以下困難：

第一：很多你提的數(shù)據(jù)需求都是較個(gè)性化且一次性的，對(duì)于數(shù)據(jù)同學(xué)來(lái)說(shuō)，除非你是個(gè)很重要的業(yè)務(wù)部門(mén)，或者數(shù)據(jù)部門(mén)就是為你這個(gè)部門(mén)服務(wù)的；那么數(shù)據(jù)組同學(xué)必須要實(shí)現(xiàn)你提出的需求，不然很多這樣的需求對(duì)他們來(lái)說(shuō)沒(méi)什么提升，久而久之也會(huì)厭煩。

第二：一個(gè)公司或者一個(gè)團(tuán)隊(duì)，不只是有你一個(gè)產(chǎn)品有取數(shù)需求，還會(huì)有多個(gè)運(yùn)營(yíng)組同學(xué)或者多個(gè)產(chǎn)品組同學(xué)都有取數(shù)需求，而且問(wèn)到緊急程度，大家都會(huì)說(shuō)很急。

這時(shí)候就會(huì)涉及到需求排期，你也急他也急，好一些的數(shù)據(jù)組同學(xué)肯定會(huì)說(shuō)你們內(nèi)部協(xié)商好了我再來(lái)做，脾氣不好的就說(shuō)都不做了。如果你的需求可能確實(shí)并沒(méi)有那么急，但是對(duì)于你驗(yàn)證一個(gè)問(wèn)題或者產(chǎn)品接下來(lái)的規(guī)劃至關(guān)重要，難道你要一直等著么？你能等，市場(chǎng)可不等你。

第三：提數(shù)需求只是屬于業(yè)務(wù)支撐，對(duì)于數(shù)據(jù)組同學(xué)來(lái)說(shuō)并不會(huì)有什么產(chǎn)出，也體現(xiàn)不出數(shù)據(jù)分析師的價(jià)值，人家年終匯報(bào)也沒(méi)什么體現(xiàn)。

有人說(shuō)，跟數(shù)據(jù)組同事搞好關(guān)系，關(guān)鍵時(shí)刻能夠幫你一把，如果你總是這樣有事沒(méi)事耽誤人家工作時(shí)間，時(shí)間浪費(fèi)了，也沒(méi)什么切實(shí)利益，就隨便請(qǐng)人家吃一兩頓飯、喝一兩杯奶茶就解決了？人都是將心比心的，人家會(huì)幫你也是想有一天你能反過(guò)來(lái)幫他，不要總想著做一個(gè)只會(huì)吸取不會(huì)給予的吸血蟲(chóng)。

所謂技多不壓身，學(xué)會(huì)取數(shù)不僅與人方便，也與己方便；你可以和數(shù)據(jù)組同學(xué)搞好關(guān)系，拜個(gè)師啥的，讓數(shù)據(jù)同學(xué)教你一些快捷入手的取數(shù)技巧，這樣在你遇到重要且求助無(wú)門(mén)的取數(shù)需求時(shí)，就可以自行解決，也不耽誤工作效率。

在取數(shù)技能中，我們最需要修煉的是SQL技能，取數(shù)時(shí)，基本利用SQL的一些基礎(chǔ)語(yǔ)法，就足夠我們實(shí)現(xiàn)大部分的操作。

SQL基礎(chǔ)語(yǔ)法包括Select、From、Where，基本的函數(shù)語(yǔ)法包括分組、統(tǒng)計(jì)、加減乘除的計(jì)算，能看懂英語(yǔ)單詞就能明白SQL語(yǔ)法的含義。

以前言中說(shuō)到的業(yè)務(wù)場(chǎng)景為例，首先需要到數(shù)據(jù)庫(kù)中查詢(xún)到2020年9月份的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，SQL代碼以及查詢(xún)結(jié)果如下圖：

02 技能二：用數(shù)

用數(shù)之前，需要對(duì)數(shù)據(jù)的整體質(zhì)量做評(píng)估，對(duì)于大數(shù)據(jù)量的情況，這一步還有專(zhuān)門(mén)的數(shù)據(jù)質(zhì)量產(chǎn)品來(lái)完成；例如：Informatica的DataQuality、IBM的QualityStage、袋鼠云DataValid、網(wǎng)易EasyDQC等，感興趣的同學(xué)可以自行搜索了解。

對(duì)于有明顯數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題的數(shù)據(jù)就需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗。數(shù)據(jù)清洗是指將取出來(lái)的數(shù)據(jù)中的臟數(shù)據(jù)，例如：空值、異常值、錯(cuò)誤值等使用ETL工具清洗或者讓數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師協(xié)助處理，如果數(shù)據(jù)量少的也可使用Excel處理。

清洗之后的數(shù)據(jù)可使用Excel、python或者專(zhuān)業(yè)的BI工具，如tableau、fineBI等做數(shù)據(jù)可視化，將取出來(lái)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成可通俗易懂的圖表。

有句俗語(yǔ)：十表不如一圖。當(dāng)我們?nèi)〕鰜?lái)數(shù)據(jù)之后，單看數(shù)據(jù)很難發(fā)現(xiàn)其中有什么問(wèn)題，處理成我們需要的圖表后，能夠很直觀的反映出現(xiàn)階段業(yè)務(wù)的情況。

在這個(gè)技能中，需要學(xué)會(huì)Excel、Python、BI等一些數(shù)據(jù)分析工具，來(lái)幫助我們處理數(shù)據(jù)以及將數(shù)據(jù)可視化；基本上學(xué)會(huì)這三個(gè)對(duì)于產(chǎn)品經(jīng)理來(lái)說(shuō)做數(shù)據(jù)分析，已經(jīng)是綽綽有余了，不用一味沉迷于豐富工具的學(xué)習(xí)中。

python數(shù)據(jù)可視化：

BI工具tableau數(shù)據(jù)可視化：

Excel數(shù)據(jù)可視化：

經(jīng)過(guò)第一步取數(shù)并清洗之后，利用Excel、python等工具作圖表，如下圖：

03 技能三：析數(shù)

“析”是指解析的析；經(jīng)過(guò)取數(shù)，用數(shù)，處理之后，要結(jié)合業(yè)務(wù)情況能分析出來(lái)數(shù)據(jù)給我們展現(xiàn)出的意思。

前面兩部分都是講做數(shù)據(jù)分析需要用到的工具有哪些，以及對(duì)應(yīng)的工具干了什么事，這部分是講如何利用數(shù)據(jù)指導(dǎo)業(yè)務(wù)、助力增長(zhǎng)。

通過(guò)對(duì)第二步得到的圖表分析，結(jié)合最初業(yè)務(wù)場(chǎng)景的目的，可以得出一些降本增效的結(jié)論：

根據(jù)用戶(hù)地域分布圖，可以看出用戶(hù)群體在浙江、上海等長(zhǎng)三角區(qū)域，廣州深圳珠三角區(qū)域以及中西部重慶地區(qū)分布較多，那么可選擇在這些地方創(chuàng)建發(fā)貨基地，減少發(fā)貨成本；

根據(jù)商品相關(guān)屬性圖，可以看出顏色越深的代表商品相關(guān)性越高，例如口紅和面膜的相關(guān)系統(tǒng)是0.79，那么可以將這兩樣商品進(jìn)行捆綁銷(xiāo)售，或者在展示其中一件商品時(shí)，附帶同時(shí)推薦另外一件商品，增加購(gòu)買(mǎi)率。

根據(jù)男女用戶(hù)轉(zhuǎn)化率和銷(xiāo)售額對(duì)比圖分析，發(fā)現(xiàn)女生的轉(zhuǎn)化率普遍高于男生，且銷(xiāo)售額的高低受女生轉(zhuǎn)化率高低的影響較大，可以選擇多舉辦幾次主要針對(duì)女性的活動(dòng)，提升轉(zhuǎn)化率。

根據(jù)用戶(hù)年齡分布圖和用戶(hù)學(xué)歷分布圖分析，消費(fèi)用戶(hù)普遍在20-40歲，學(xué)歷是本科和碩士人群較多，那么我們就可以有針對(duì)性的選擇這樣的區(qū)間用戶(hù)投放廣告，用來(lái)拉新。

等等……經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)分析之后，針對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景目標(biāo)中的增效降本已經(jīng)有了初步的方案，那么就可以針對(duì)產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)、銷(xiāo)售等做一些調(diào)整和規(guī)劃。

數(shù)據(jù)分析的目的包括：

• 探索性分析（從數(shù)據(jù)中找出一些特點(diǎn)并得出結(jié)論）；
• 診斷性分析（分析發(fā)生某件事之后的原因）；
• 預(yù)測(cè)性分析（預(yù)測(cè)發(fā)生某件事之后的影響是什么）；
• 驗(yàn)證性分析（更新產(chǎn)品功能或者運(yùn)營(yíng)活動(dòng)之后驗(yàn)證和猜想是否一樣）。

在這個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，分析的目的是探索性分析，即從數(shù)據(jù)中找出一些特點(diǎn)并得出一些可驗(yàn)證的結(jié)論，使得整個(gè)業(yè)務(wù)的發(fā)展有方向性；所以我們做數(shù)據(jù)分析之前一定要先明確目的，帶著目的去分析，確定適合的數(shù)據(jù)、適合的工具、適合的方法、適合的分析模型。

不只是做數(shù)據(jù)分析要明確目的，干什么事都要有針對(duì)性。就像前面兩項(xiàng)的技能學(xué)習(xí)，首先要明確為什么要學(xué)？學(xué)會(huì)之后拿來(lái)做什么？學(xué)習(xí)起來(lái)才會(huì)事半功倍，而不是胡子眉毛一把抓。

每個(gè)行業(yè)的數(shù)據(jù)分析流程相似，但是分析的模式和內(nèi)容差別很大，做好數(shù)據(jù)分析除了數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)能力，還需要擁有對(duì)行業(yè)的認(rèn)知。

不論我們學(xué)習(xí)什么樣的分析工具，都是輔助我們高效工作的一個(gè)途徑，最值錢(qián)的還是分析邏輯和思維。

作為產(chǎn)品經(jīng)理，數(shù)據(jù)分析技能重要的還是“析”，如何從數(shù)據(jù)中尋找到讓產(chǎn)品變得更好、讓業(yè)務(wù)獲得增長(zhǎng)的方向是我們最應(yīng)該著重去培養(yǎng)的技能；希望大家能夠在高效工作的同時(shí)，還需要去著重鍛煉自己的數(shù)據(jù)分析思維。

加油學(xué)習(xí)吧！老鐵們。

本文由 @金豌豆?原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

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